ECOSTRESS Tiled Ancillary NDVI and Albedo L2 Global 70 m V002

NASA/ECOSTRESS/L2T_STARS/V2
Dostępność zbioru danych
2018-07-09T00:00:00Z–2026-07-13T00:00:00Z
Producent zbioru danych
Fragment kodu Earth Engine
ee.ImageCollection("NASA/ECOSTRESS/L2T_STARS/V2")
Częstotliwość
1 dzień
Tagi
albedo land ndvi plant-productivity
ecostress

Opis

Zbiór danych ECOSTRESS Tiled Ancillary NDVI and Albedo (ECO_L2T_STARS) V002 zawiera dane o znormalizowanym różnicowym wskaźniku wegetacji (NDVI) i albedo w rozdzielczości przestrzennej 70 m. Ten produkt pomocniczy, niezbędny do zrozumienia potrzeb roślin w zakresie wody i stresu, jest tworzony w procesie łączenia danych z radiometru obrazującego w zakresie widzialnym i podczerwonym (VIIRS) oraz zharmonizowanych danych Landsat Sentinel (HLS). Łączenie odbywa się za pomocą algorytmu STARS, czyli bayesowskiej metodologii szeregów czasowych, aby dopasować dane do dziennych przelotów ECOSTRESS. Ten produkt jest generowany tylko w przypadku odpowiednich płytek temperatury powierzchni gruntu i emisyjności ECOSTRESS.

Dokumentacja:

Pasma

Pasma

Rozmiar piksela: 70 metrów (wszystkie pasma)

Nazwa Rozmiar piksela Opis
NDVI 70 metrów

Znormalizowany różnicowy wskaźnik wegetacji (NDVI)

NDVI-UQ 70 metrów

Niepewność znormalizowanego różnicowego wskaźnika wegetacji (NDVI).

albedo 70 metrów

Albedo

albedo-UQ 70 metrów

Niepewność albedo.

Warunki korzystania z usługi

Warunki korzystania z usługi

Dane LP DAAC NASA są dostępne bezpłatnie. Jeśli jednak autor publikuje te dane lub prace na nich oparte, prosimy o podanie w tekście publikacji informacji o zbiorach danych i dodanie odniesienia do nich na liście źródeł.

Cytaty

Cytowanie:
  • Hook, Simon, et al. ECOSTRESS Tiled Ancillary NDVI and Albedo L2 Global 70 m v002. NASA Land Processes Distributed Active Archive Center, 2023, doi:10.5067/ECOSTRESS/ECO_L2T_STARS.002

DOI

Odkrywaj za pomocą Earth Engine

Edytor kodu (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('NASA/ECOSTRESS/L2T_STARS/V2')
                  .filter(ee.Filter.date('2025-03-01', '2025-05-01'));
var NDVI = dataset.select('NDVI').mean();

var vis = {
  min: -1.0,
  max: 1.0,
  palette: ['00008B', 'A9A9A9', 'CD853F', 'FFFF00', '90EE90', '006400'],
};

Map.setCenter(-77.1056, 38.8904, 10);
Map.addLayer(NDVI, vis, 'NDVI');
Otwórz w edytorze kodu